शोधकर्ताओं की एक टीम ने 11 पहले अज्ञात अंतरिक्ष विसंगतियों की खोज की है, जिनमें से सात सुपरनोवा उम्मीदवार हैं।
यह अध्ययन ‘न्यू एस्ट्रोनॉमी’ जर्नल में प्रकाशित हुआ था।
शोधकर्ताओं ने ‘निकटतम पड़ोसी’ पद्धति के माध्यम से विसंगतियों का पता लगाने के लिए के-डी पेड़ का उपयोग करके 2018 में ली गई उत्तरी आकाश की डिजिटल छवियों का विश्लेषण किया।
मशीन लर्निंग एल्गोरिदम ने खोज को स्वचालित करने में मदद की।
अधिकांश खगोलीय खोजें बाद की गणनाओं के साथ टिप्पणियों पर आधारित हैं।
जबकि 20वीं शताब्दी में अवलोकनों की कुल संख्या अभी भी अपेक्षाकृत कम थी, बड़े पैमाने पर खगोलीय सर्वेक्षणों के आगमन के साथ डेटा की मात्रा में भारी वृद्धि हुई।
उदाहरण के लिए, Zwicky Transient Facility (ZTF), जो उत्तरी आकाश का सर्वेक्षण करने के लिए एक वाइड-फील्ड व्यू कैमरा का उपयोग करती है, प्रति रात अवलोकन के लिए ~1.4 TB डेटा उत्पन्न करती है और इसके कैटलॉग में अरबों ऑब्जेक्ट होते हैं।
इतनी बड़ी मात्रा में डेटा को मैन्युअल रूप से संसाधित करना महंगा और समय लेने वाला दोनों है, इसलिए रूस, फ्रांस और अमेरिका के शोधकर्ताओं की SNAD टीम एक स्वचालित समाधान विकसित करने के लिए एक साथ आई।
जब वैज्ञानिक खगोलीय पिंडों की जांच करते हैं, तो वे अपने प्रकाश वक्रों का निरीक्षण करते हैं, जो समय के कार्य के रूप में किसी वस्तु की चमक में भिन्नता दिखाते हैं।
प्रेक्षक पहले आकाश में प्रकाश की एक चमक की पहचान करते हैं और फिर उसके विकास का अनुसरण करते हुए देखते हैं कि प्रकाश समय के साथ तेज या कमजोर हो जाता है, या बाहर चला जाता है।
इस अध्ययन में, शोधकर्ताओं ने ZTF के 2018 कैटलॉग से एक लाख वास्तविक प्रकाश वक्रों और अध्ययन के तहत वस्तुओं के प्रकारों के सात नकली लाइव वक्र मॉडल की जांच की।
कुल मिलाकर, उन्होंने लगभग 40 मापदंडों का पालन किया, जिसमें किसी वस्तु की चमक का आयाम और समय सीमा शामिल है।
‘हमने वास्तविक खगोलीय पिंडों में देखे जाने की उम्मीद की विशेषताओं के एक सेट का उपयोग करके हमारे सिमुलेशन के गुणों का वर्णन किया।
लगभग दस लाख वस्तुओं के डेटासेट में, हम सुपर-शक्तिशाली सुपरनोवा, टाइप आईए सुपरनोवा, टाइप II सुपरनोवा, और ज्वारीय व्यवधान घटनाओं की तलाश में थे, ‘इलिनोइस विश्वविद्यालय में पेपर और पोस्टडॉक के सह-लेखक कोंस्टेंटिन मालनचेव बताते हैं। अर्बाना-शैम्पेन।
‘हम वस्तुओं के ऐसे वर्गों को विसंगतियों के रूप में संदर्भित करते हैं।
वे या तो बहुत दुर्लभ हैं, अल्पज्ञात गुणों के साथ, या आगे के अध्ययन के योग्य होने के लिए पर्याप्त दिलचस्प दिखाई देते हैं।’
तब वास्तविक वस्तुओं के प्रकाश वक्र डेटा की तुलना k-D ट्री एल्गोरिथम का उपयोग करने वाले सिमुलेशन से की गई थी।
के-डी ट्री एक ज्यामितीय डेटा संरचना है जो अंतरिक्ष को हाइपरप्लेन, प्लेन, लाइनों या बिंदुओं से काटकर छोटे भागों में विभाजित करती है।
वर्तमान शोध में, इस एल्गोरिथम का उपयोग सात सिमुलेशन में वर्णित गुणों के समान वास्तविक वस्तुओं की तलाश करते समय खोज सीमा को कम करने के लिए किया गया था।
इसके बाद, टीम ने प्रत्येक सिमुलेशन के लिए 15 निकटतम पड़ोसियों, यानी ZTF डेटाबेस से वास्तविक वस्तुओं की पहचान की – कुल मिलाकर 105 मैच, जिन्हें शोधकर्ताओं ने फिर विसंगतियों की जांच के लिए नेत्रहीन रूप से जांचा।
मैनुअल सत्यापन ने 11 विसंगतियों की पुष्टि की, जिनमें से सात सुपरनोवा उम्मीदवार थे, और चार सक्रिय गैलेक्टिक नाभिक उम्मीदवार थे जहां ज्वारीय व्यवधान की घटनाएं हो सकती थीं।
पेपर के सह-लेखक और स्टर्नबर्ग एस्ट्रोनॉमिकल इंस्टीट्यूट में रिसर्च फेलो मारिया प्रुज़िंस्काया ने टिप्पणी की, ‘यह एक बहुत अच्छा परिणाम है।
‘पहले से खोजी गई दुर्लभ वस्तुओं के अलावा, हम कई नई वस्तुओं का पता लगाने में सक्षम थे जिन्हें पहले खगोलविदों ने याद किया था।
इसका मतलब यह है कि मौजूदा खोज एल्गोरिदम में ऐसी वस्तुओं के गायब होने से बचने के लिए सुधार किया जा सकता है।’
यह अध्ययन दर्शाता है कि विधि अत्यधिक प्रभावी है, जबकि इसे लागू करना अपेक्षाकृत आसान है।
एक निश्चित प्रकार की अंतरिक्ष घटना का पता लगाने के लिए प्रस्तावित एल्गोरिदम सार्वभौमिक है और इसका उपयोग किसी भी दिलचस्प खगोलीय वस्तुओं की खोज के लिए किया जा सकता है, जो दुर्लभ प्रकार के सुपरनोवा तक सीमित नहीं है।
एचएसई यूनिवर्सिटी फैकल्टी ऑफ फिजिक्स के एसोसिएट प्रोफेसर मैटवे कोर्निलोव के अनुसार, ‘खगोलीय और खगोलीय घटनाएं जो अभी तक खोजी नहीं गई हैं, वास्तव में विसंगतियां हैं।
‘उनकी देखी गई अभिव्यक्तियाँ ज्ञात वस्तुओं के गुणों से भिन्न होने की उम्मीद है।
भविष्य में, हम वस्तुओं के नए वर्ग खोजने के लिए अपनी पद्धति का उपयोग करने का प्रयास करेंगे।’
शोधकर्ताओं ने 11 अज्ञात अंतरिक्ष विसंगतियों की खोज की
